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一致性Hash是分布式架构最重要最基础的东西，这里以分布式图片缓存服务器为例进行讲述。 原始问题：假设我们需要对一堆图片做缓存，缓存的图片放在了2台服务器上，当到来一个请求，应该如何知道请求的图片在哪台上面呢？ 暴力遍历就不要去想了，否则缓存就没有意义了。一个自然的想法就是根据图片的名字做一个映射（Hash），将图片名字映射到0，1两个数字上面，例如有这样的映射函数： $$ f(图片名称) =

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很多产品都会有积分系统：用户通过一定的行为累积积分，积分可以兑换各种权益，积分可能会有增加（获取）、扣减（消耗）、查询余额、查看历史、过期、冻结等行为。 需求分析1、积分过期的两种场景积分过期是一种很常见的产品功能，因为一般都不希望用户累计大量积分，造成预算不可控。过期有2种方式： 统一时间过期：比如今年所有获得的积分，都在今年年末过期 单笔时间过期：比如“A渠道获取的积分，3个月后过期”、“B

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O：产出大量原创高质量博文，能够有系统性组织，可以达到写书的程度 K： 2023年最主要内容：在阿里学到的技术沉淀（在被优化之前赶紧沉淀呀） 2023年目标：博文数量≥48 1月 2月 3月 4月 3/4 4/4 3/4 3/4 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 我

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2023.07.17收到了百度开源IoT Broker的好消息，一直没有时间看。最近工作闲下来了，准备分析一下它的实现。 2019年开发Broker时，调研了很多实现方式，百度IoT是我特别想参考的实现，只可惜当时并没有开源代码可以参考，通过对实现方式的猜测，总结了这篇文章：《百度IoT：MQTT Broker架构设计》，不过现在开源版本改动了很多东西。

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《Approximating Discrete Probability Distributions with Dependence Trees》是一篇1968年的经典论文了，即使在2018年也有28次的引用量：

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最近想添加封面图，想尝试使用StableDiffusion的AIGC自动生成封面图。但是，国内chatGPT很容易被封，像DALL·E这种又没法注册，国内百度的文言一格等未开放API，所以只有使用开源大模型了。 类似github管理代码仓库一样，比较有名的管理开源大模型的网站主要有2个： 国外：huggingface 国内：ModelScope（阿里合作） 考虑到第一次使用，学习曲线需要比较平

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假设应用1给应用2提供了一个接口，需要更新参数，将Map变为List<Map>，很容易写出这样的兼容代码： 1234567891011@Datapublic static class OldClass &#123; private Map<String, String> bbbb;&#125;@DataPublic static class NewClass &#12

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一、和之前“人工智障”的差异在哪里1、能联系上下文，并不是一问一答，而是连续对话。天猫精灵这类初代AI，只能做“天气如何”-“今天的天气是”，“今天几号”-“今天是”，这样一问一答的对话。但是一次问答通常只能“查询属性”、“执行命令”这种简单操作，人类的任务通常更复杂，需要分析对方答案并再次提出问题，直到双方观点对齐。chatGPT能够分析上下文，提供了连续问答的能力，所以现在有很多玩法是，让ch